Проведен анализ данных по перевозке грузов железнодорожным транспортом за 2021-2024 годы.
Введение 5
1 Анализ развития железнодорожного транспорта 7
1.1 Современное состояние и перспективы развития железнодорожного транспорта в Российской Федерации 7
1.2 Организация и технологические аспекты коммерческого осмотра подвижного состава 21
2 Анализ технических средств, используемых для проведения коммерческого осмотра 32
2.1 История развития систем коммерческого осмотра 32
2.2 Обзор существующих программно-технических средств коммерческого осмотра38
2.2.1 АСКО ПВ 38
2.2.2 Описание комплекса ППСС НИИАС 40
2.2.3 Программно-аппаратный комплекс DUOS RIP 51
2.3 Слабые места (Недостатки) системы АСКО ПВ 56
2.4 Перспективы развития и внедрения новых технологий 60
3 Использование искусственного интеллекта для совершенствования работы АСКО ПВ 66
3.1 История возникновения и развития искусственного интеллекта 66
3.2 Применение машинного зрения 68
3.2.1 Обзор методов искусственного интеллекта 68
3.2.2 Машинное зрение 71
3.2.3 Проектировка модели на базе ИИ 75
3.3 Эффективность предложений 90
Заключение 95
Список использованных источников 96
Железнодорожный транспорт всегда оставался одним из самых востребованных видов транспорта благодаря своей безопасности и надёжности. С целью сохранения лидирующего положения на рынке перевозок, железнодорожный транспорт должен отвечать постоянно возрастающим требованиям клиентов.
Постоянное возрастание грузопотока и повышения интенсивности движения предъявляют всё более высокие требования к качеству и скорости выполняемой работы. Это касается коммерческой работы. От качества проведённого коммерческого осмотра зависит безопасность груза в пути следования, в пунктах погрузки и выгрузки, сохранность его потребительских качеств, безопасность движения поездов и условия труда работников. Скорость выполнения коммерческих операций также косвенно влияет на скорость движения грузовых и пассажирских поездов, способно снизить вредоносное воздействие на экологию.
Непрерывное увеличение объёмов работы вызывает необходимость модернизировать имеющие технические средства. Разрабатываемые технические средства должны обеспечивать: высокую надёжность, малое время реагирования, отказоустойчивость, локальность и независимость.
В ответ на всё более возрастающие требования клиентов всё больше транспортных компаний прибегают к использованию цифровых технологий. Этот процесс называется цифровизацией. На сегодняшний день при производстве товаров и услуг применяется обширный спектр цифровых технологий, таких как роботы, чат-боты, облачные технологии, блок-чейн, интернет вещей, искусственный интеллект и прочие.
Одним из инструментов, способных серьёзным образом повлиять на производственные процессы предприятия в последние десятилетия стал искусственный интеллект (ИИ). Ключом к такому быстрому и обширному применению данной технологии стало развитие сети Интернет, благодаря которому появилась возможность сбора и накопления большого объёма информации для обучения нейронных сетей. Применение данной технологии позволяет автоматизировать и ускорить производственные процессы, обеспечить наилучшее планирование и контроль качества производимой продукции или оказываемых услуг, а также повысить охрану труда работников.
Объектом исследования является существующая система автоматизированная система коммерческого осмотра поездов и вагонов (АСКО ПВ).
Целью выполнения данной работы является исследование повышения эффективности работы автоматизированной системы коммерческого осмотра поездов и вагонов (АСКО ПВ) при помощи искусственного интеллекта.
Практическая значимость выполненной работы является уменьшение времени, необходимого на производство коммерческого осмотра, повышение надёжности выявления неисправностей вагонов, оптимизация работы сотрудников пункта коммерческого осмотра, сокращение непроизводительных простоев и связанных с ними материальных издержек.
В заключении дипломной работы, посвящённой использованию технологий искусственного интеллекта для совершенствования работы Автоматизированной системы коммерческого осмотра поездов и вагонов, можно отметить, что проведённые исследования и практические эксперименты подтвердили высокую эффективность внедрения ИИ в процессы диагностики и контроля технического состояния подвижного состава. Применение современных методов машинного обучения и компьютерного зрения позволило значительно повысить точность выявления дефектов, снизить влияние человеческого фактора и ускорить процесс осмотра.
В ходе работы были рассмотрены основные архитектуры нейронных сетей, применяемых для анализа изображений и обработки больших массивов данных, а также разработаны рекомендации по интеграции ИИ-модулей в существующие автоматизированные системы. Проведённый анализ показал, что использование искусственного интеллекта способствует не только повышению безопасности движения поездов за счёт своевременного обнаружения неисправностей, но и оптимизации эксплуатационных расходов железнодорожных предприятий.
Таким образом, внедрение технологий искусственного интеллекта в автоматизированные системы коммерческого осмотра открывает новые перспективы для развития железнодорожной отрасли, обеспечивая более высокий уровень автоматизации, надёжности и эффективности контроля технического состояния поездов и вагонов. Полученные результаты могут быть использованы для дальнейших исследований и практической реализации инновационных решений в сфере железнодорожного транспорта.
